마이크로소프트가 자체 사이버보안 AI 모델을 공개하고 취약점 탐지·검증·분류·수정 업무의 최대 90%를 맡기기로 했다. 회사는 기존 대형 모델 중심 조합보다 비용을 약 50% 낮출 수 있다고 밝혔다.
화성재경은 동찰 비팅 모니터링을 인용해 마이크로소프트가 첫 자체 사이버보안 모델 'MAI-Cyber-1-Flash'를 취약점 스캔 시스템 'MDASH'에 연동했다고 전했다. 이 모델은 MAI-Code-1-Flash를 사이버보안 분야에 맞게 미세조정한 버전으로, 총 파라미터 1370억개, 매회 활성화 파라미터 50억개, 256K 컨텍스트를 지원한다.
MDASH는 취약점 발견, 검증, 등급화, 수정 작업의 최대 90%를 MAI-Cyber-1-Flash에 배정하고 가장 어려운 10%를 GPT-5.4에 넘기는 방식으로 운영된다. 마이크로소프트는 이 조합이 기존 GPT-5.4, 5.4 미니, 5.3 코덱스 기반 방안보다 비용을 거의 절반 줄인다고 설명했다.
마이크로소프트가 공개한 사이버짐 테스트에서 'MAI-Cyber-1-Flash+GPT-5.4' 조합은 95.95%를 기록했다. GPT-5.5 사이버는 85.6%, 앤트로픽 미토스 5는 83.8%였으며, 이는 단일 모델이 아니라 모델과 에이전트 조합 전체를 비교한 결과다. MAI-Cyber-1-Flash는 현재 심사를 통과한 MDASH 고객에게만 비공개 테스트로 제공되며, 보안 에이전트 제품 '프로젝트 퍼셉션'은 8월 3일 공개 테스트에 들어갈 예정이다.
🔎 시장 해석
마이크로소프트가 취약점 대응 업무의 상당 부분을 자체 보안 AI에 배정한 것은 사이버보안 운영에서 AI 에이전트 활용 범위가 넓어지고 있음을 보여준다. 비용을 약 50% 낮출 수 있다는 설명은 보안 자동화가 성능뿐 아니라 운영 효율 경쟁으로도 이어지고 있다는 점을 시사한다.
💡 전략 포인트
독자는 성능 수치가 단일 모델 비교가 아니라 모델과 에이전트 조합 전체를 비교한 결과라는 점을 구분해 볼 필요가 있다. 현재 제공 범위가 심사를 통과한 MDASH 고객 대상 비공개 테스트로 제한돼 있어 실제 확산 속도는 공개 테스트와 고객 적용 결과를 통해 확인될 전망이다.
📘 용어정리
- MAI-Cyber-1-Flash: 마이크로소프트가 MAI-Code-1-Flash를 사이버보안 분야에 맞게 미세조정한 자체 보안 AI 모델이다.
- MDASH: 마이크로소프트가 취약점 발견, 검증, 등급화, 수정 작업에 AI 모델을 연동해 운영하는 취약점 스캔 시스템이다.
- 컨텍스트: AI 모델이 한 번에 입력받아 참고할 수 있는 문서나 코드, 대화 내용의 범위를 뜻한다.


